import torch
import torch.nn.functional as F

# 输入图像的数据
input = torch.tensor([[1, 2, 0, 3, 1],
                      [0, 1, 2, 3, 1],
                      [1, 2, 1, 0, 0],
                      [5, 2, 3, 1, 1],
                      [2, 1, 0, 1, 1]])
# 卷积核数据
kernel = torch.tensor([[1, 2, 1],
                       [0, 1, 0],
                       [2, 1, 0]])

# 第一个1是代表输入图片的数量；第二个1 因为二维图片是个平面，数据层数为1；后两个数为矩阵的行列
input = torch.reshape(input, (1, 1, 5, 5))
kernel = torch.reshape(kernel, (1, 1, 3, 3))

print(input.shape)
print(kernel.shape)

# 卷积操作实际就是卷积核与被卷积数据相乘之后累加算出一个新的矩阵，通过stride步长和padding填充可以控制得出矩阵的大小以及算出的数值
# stride实际就是卷积核在和被卷积的数据运算时，横向和纵向每次走的步数是多长
output = F.conv2d(input, kernel, stride=1)
print(output)

output2 = F.conv2d(input, kernel, stride=2)
print(output2)

# padding就是填充，是上下左右四个方向都填充padding的值, 默认填充的值为0
output3 = F.conv2d(input, kernel, stride=1, padding=1)
print(output3)
